• No results found

Fondförvaltning: Går det fortfarande inte att generera en större riskjusterad avkastning än marknadens?

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Fondförvaltning: Går det fortfarande inte att generera en större riskjusterad avkastning än marknadens?"

Copied!
42
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

Fondförvaltning

Går det fortfarande inte att generera en större riskjusterad avkastning än

marknadens?

Marcus Ahl Bollesparr

Michelle Andrea John

Ekonomie, kandidat 2019

Luleå tekniska universitet

(2)

Sammanfattning

Många svenska hushåll fondsparar och 2018 uppgick fondsparandet i genomsnitt till 434 000 kronor per person. Nobelpristagaren Fama (1970) påvisade att det inte är möjligt att generera en högre riskjusterad avkastning än marknadens. Samtidigt finns det fortfarande mängder av aktivt förvaltade fonder som utlovar högre avkastning än marknaden. Därmed är det alltjämt otydligt för småsparare om passivt eller aktivt förvaltade fonder genererar störst avkastning. Till skillnad från liknande tidigare studier, har denna studie ett större urval av fonder. Syftet är att undersöka vilket fondalternativ som mest gynnar investerares avkastning på den svenska marknaden. Syftet uppfylls genom att prestationsmåtten Sharpekvot och Jensens Alfa, för utvärdering av fondernas avkastning, undersöks. Resultaten visade att det inte är möjligt att generera en högre riskjusterad avkastning över den valda tidsperioden. Generellt hade indexfonderna bland de högre riskjusterade avkastningarna, jämfört med de aktivt förvaltade fonderna. Vilket även tyder på att en högre fondavgift är omotiverad.

Nyckelord: Fondförvaltning, fondavgift, aktivt / passivt förvaltade fonder,

riskjusterad avkastning.

(3)

Abstract

Many Swedish households are investors, in 2018 investments in funds reached an average of 434 000 Swedish Crowns per person. The Nobel laureate Fama showed that yielding a higher risk-adjusted return than the market is not possible. Simultaneously, a great amount of actively conducted funds that pledges a higher return than the market is still launched today. Which arises a disorientation among small savers if passive or active conducted funds generate higher returns. Unlike previous studies, the range of funds were increased in this study. The purpose is to examine the returns of the funds with the performance measures Sharpe-ratio and Jensen’s Alpha. The results indicate that it is not possible to outperform a higher risk-adjusted yield than the market for the chosen time period. Overall, the passive funds had higher risk-adjusted returns compared to the active funds, which indicates that a higher fee for the funds is unjustified.

Key words: Fund management, fund fee, active / passive managed funds,

risk adjusted returns.

(4)

Förord

Vi vill ta tillfälle i akt för att tacka de personer som hjälpt oss att genomföra vårt examensarbete. Först och främst vill vi tacka Åsa Lindman, vår handledare som med värdefull information och insikter väglett och stöttat oss genom hela arbetets gång. Vi tackar för din tid och ditt engagemang. Vi vill även tacka Professor Robert Lundmark som bistod med hjälp vid de ekonometriska genomföranden som ingick i denna studie. Våra klasskamrater förtjänar även ett stort tack för gediget arbete med opponering och konstruktiv kritik. Slutligen vill vi tacka Olle Hage med din hjälp att förstå modeller och teorier inom finansiell ekonomi som var väsentliga för studien.

(5)

Innehållsförteckning

KAPITEL 1 - INTRODUKTION ... 1 1.1Bakgrund ... 1 1.2 Problematisering ... 3 1.3 Syfte ... 3 1.4 Frågeställningar ... 3

1.5 Metod och avgränsningar ... 4

KAPITEL 2 - TEORETISK REFERENSRAM ... 5

2.1 Teori ... 5

2.1.1 Vad är en fond och vilka typer av fonder finns det? ... 5

2.1.2 Den effektiva marknadshypotesen ... 5

2.1.3 Capital Asset Pricing Model (CAPM) ... 6

2.1.4 Beta, värdepappermarknadslinjen och den förväntade avkastningen ... 8

2.2.1 Sharpekvot ... 10

2.2.2 Treynors index... 10

2.2 Utvärderingsmått………...11

2.3 Tidigare forskning ... 11

KAPITEL 3 - METODIK ... 15

3.1 Tillvägagångssätt & val av prestationsmått ... 15

3.2 Val av jämförelseindex ... 16

3.3 Val av avgränsningar... 17

3.3.1 Tidsperiod ... 18

3.3.2 Fondval ... 18

3.4 Validitet och Reliabilitet ... 19

3.5 Kritik ... 19

3.5.1 Metodkritik ... 19

3.5.2 Källkritik ... 21

KAPITEL 4 - MODELLSPECIFIKATION ... 22

KAPITEL 5 - EMPIRISKA RESULTAT OCH ANALYS ... 25

4.1 Sharpekvoter ... 25

4.2 Jensens Alfa ... 29

KAPITEL 6 - SLUTSATSER OCH DISKUSSION ... 32

5.1 Diskussion ... 32

5.2 Förslag till vidare forskning... 34

5.3 Sammanfattning av slutsatser... 34

(6)

KAPITEL 1

INTRODUKTION

1.1 Bakgrund

Enligt Nordström (2019) utgör fonder idag en stor del av de svenska hushållens privata sparande sedan lanseringen av allemansfonderna under mitten av 1980-talet. Under augusti 2018 uppnådde det svenska fondsparandet nya höjder och fondförmögenheten uppgick i genomsnitt till cirka 434 000 kronor per person, vilket motsvarar totalt 4 434 miljarder kronor (Fondbolagens förening, 2018). Cirka 76 procent av den svenska befolkningen mellan 18 till 75 år är aktiva inom fondsparandet, exklusive det obligatoriska fondsparandet i premiepensionssystemet (Kantar Sifo Prospera, 2018). Resultaten från en undersökning om sparande, genomförd av kapitalförvaltaren Legg Mason, visar att svenskar är betydligt mer riskbenägna och självsäkra, jämfört med européer. I genomsnitt investerar 18 procent europeiska sparare i aktier. Samtidigt är genomsnittet för de svenska spararna 29 procent, vilket är betydligt högre (TT, 2017, 12 juni).

År 2013 vann Eugene F. Fama Sveriges Riksbanks pris i minne till Alfred Nobel för sina empiriska studier om hur tillgångar prissätts (The Noble Price, 2019). Fama vann nobelpriset då han empiriskt kunde bevisa att det inte är möjligt att generera en riskjusterad avkastning som är högre än marknadens (Fama, 1970). Således innebär det att indexfonder, som är mer passivt förvaltade, borde vara ett bättre investeringsalternativ för privatpersoner och småsparare än aktivt förvaltade fonder som generellt har högre avgifter. Dock finns det aktivt förvaltade fonder även idag, och nyetableringar av dessa fonder genomförs fortfarande av ett flertal banker och fondbolag. Exempelvis lanserade Skandinaviska Enskilda Banken SEB nya aktivt förvaltade fonder senast i fjol (SEB, 2018). Samtidigt marknadsförs nya aktivt förvaltade fonder av fondbolaget Harvest, publicerad exempelvis i Dagens Industri (2019). De nya aktiva fonderna påstås vara överlägsna tidigare fonder eftersom de bygger på vetenskaplig forskning. Vilken forskning de baseras på framgår dock inte i annonsen. I reklamannonsen nämns det vidare att de nya aktivt förvaltade fonderna som lanseras idag skiljer sig från andra aktivt

(7)

förvaltade fonder, då de påverkas mindre av mänskliga faktorer som “magkänsla”, uppger Harvest i Dagens Industri (DI, 2019).

Det är således motsägelsefullt att tidigare forskning visar på att det inte är möjligt att slå marknadens riskjusterade avkastning medan banker och fondbolag menar tvärtom och fortsätter sälja dessa fonder. Köparna av fonderna antas vara privatpersoner som inte är tillräckligt upplysta inom ämnet och enkelt kan påverkas då dessa konsumenter antas vilja tjäna så mycket pengar som möjligt.

Initialt, när arbetet planerades, genomfördes en litteratursökning efter vetenskapliga artiklar för att samla information inom ämnet samt erhålla en samlad bild av tidigare metoder och forskningsresultat. Majoriteten av studierna som granskades undersökte utländska fonder/aktier och en brist upptäcktes i att liknande studier på den svenska marknaden inte genomförts i samma utsträckning eller i en närliggande tidsperiod. Flertalet tidigare studier inspirerade till denna studie, bland dessa fanns en undersökning utförd av Wikman (2012). Studien väckte intresse eftersom den ansågs kunna ge ett annat resultat om den återskapades. I Wikmans studie studerades 13 fonder för att se om deras riskjusterade avkastning generade en större avkastning än marknaden. Resultatet innebar att passiva fonder var fördelaktiga mot aktivt förvaltade fonder. Resultaten från Wikman (2012) antas möjligtvis kunna förefalla sig annorlunda om studien rekonstruerades. De 13 valda fonderna som författaren använde i studien innehöll stora andelar av samma aktier, vilket kan ha lett till ett snedvridet resultat. En ytterligare brist är om att ett urval om 13 fonder kan antas vara tillräckligt representativt för hela marknaden. Stening och Hellström (2010) undersökte även ämnet på den svenska marknaden. Slutsatsen var att cirka två tredjedelar av deras fonder ej presterade över marknaden, dock har denna studie liknande brister som Wikmans (2012), med litet urval och inte förenligt med nutiden.

Studien av Sharpe (1966) skapade även intresse då urvalet i hans studie var 115 aktivt förvaltade fonder, vilket ansågs vara tillräckligt representativt. Denna studie genomfördes dock på den amerikanska marknaden för mer än 50 år sedan och en liknande studie på den svenska marknaden hade därmed varit önskvärd. I samtliga ovannämnda studier har majoriteten av aktivt förvaltade fonder ej genererat en större riskjusterad avkastning än marknaden. I studien av Otten och Bams (2002) var dock fyra av fem fonder ett bättre

(8)

investeringsalternativ än marknaden, vilket tyder på att olika tidsperioder kan ge olika utfall.

1.2 Problematisering

Efter att Fama vann nobelpriset visar mycket av tidigare forskning (se avsnitt 2.3) att det inte är möjligt att erhålla en riskjusterad avkastning som är större en marknadens. Som tidigare nämndes råder det motstridigheter om passivt eller aktivt förvaltade fonder kommer generera störst avkastning eftersom studier inom ämnet fått olika resultat över olika tidsperioder. Otydligheterna antas kunna leda till förvirring bland privatpersoner som vill investera i fonder och studier på den svenska marknaden bör undersökas mer noggrant. Fonderna på den svenska marknaden bör dessutom studeras i en mer förenlig nutid eftersomdet antas att makroekonomiska faktorer som exempelvis konjunkturcykler kan påverka resultatets utfall. Undersökningen kommer ske med ett större urval av fonder då majoriteten av studierna antingen studerat utländska marknader eller för få fonder på den svenska marknaden.

1.3 Syfte

Arbetet syftar till att besvara vilka fondalternativ som i största grad gynnar investerares avkastning. Från tidigare studier skiljer sig denna genom att undersöka en tidsperiod som är mer förenlig med nutiden. Eftersom aktivt förvaltade fonder än idag lanseras syftar studien till att undersöka ämnet för att se om det är möjligt eller inte att slå marknadens riskjusterade avkastning än idag. Studien syftar vidare till att öka förståelsen om ämnet hos privatpersoner genom att arbetet ska vara pedagogiskt och simplifierat. För att en person som saknar kunskap, alternativt utbildning inom ämnet, ska kunna läsa studien och få en djupare förståelse för fonder samt hur fonderna bör placeras.

1.4 Frågeställningar

▪ Generar aktivt förvaltade fonder en högre riskjusterad avkastning än indexfonder över en tioårsperiod från januari 2009 till december 2018?

▪ Finns det tecken på att högre fondavgifter leder till minskad avkastning, med hänsyn till tagen risk?

(9)

1.5 Metod och avgränsningar

För att undersöka ovanstående frågeställningar väljs 20 differentierade aktie- och indexfonder med olika avgifter ut, från januari 2009 till december 2018. Fondernas avkastning riskjusteras med hjälp av Sharpekvoten och Jensens Alfa för att sedan jämföras med ett marknadsindex. Med hjälp av korrelationsanalyser estimerades Jensens Alfa. Studien avgränsas genom att endast fonder som har sitt legala säte i Sverige och placerar minst 90 procent av fondförmögenheten i företag på den svenska marknaden väljs. Fondförmögenheten ska överstiga 100 miljoner kronor och insättningsavgiften bör ej överstiga 1000 kronor. Fondförmögenheten får inte vara för liten då den ska representera så många aktier som möjligt och insättningsavgiften får inte vara för hög då denna studie sker ur en privatpersons perspektiv. Denna studie kommer endast fokusera på aktie- och indexfonder på grund av tidsbristen som föreligger. Metoden kommer genomföras i linje med liknande studier fast med ett större urval, och en mer aktuell tidsperiod på den svenska marknaden.

(10)

KAPITEL 2

TEORETISK REFERENSRAM

I följande avsnitt presenteras de mest väsentliga teorier och modeller för att erhålla en djupare förståelse för ämnet. Inledningsvis introduceras teorierna ”den effektiva marknadshypotesen” och ”Capital Asset Pricing Model” följt av modeller för att beräkna riskjusterad avkastning. Avslutningsvis presenteras en sammanställning av tidigare forskning inom området.

2.1 Teori

2.1.1 Vad är en fond och vilja typer av fonder finns det?

Enligt Nationalencyklopedin (2019) är en fond en samlad portfölj av flera värdepapper som en investerare kan köpa andelar i. Aktier definieras i sin tur som det kapital delägare betalat in i ett aktiebolag. Kapitalet är uppdelat i lotter, vilka benämns aktier uppger Nationalencyklopedin (2019). Fondbolagens förening (2019) uppger att det finns en stor variation av fonder, nedan ges en kort beskrivning av de mest väsentliga fonderna:

• Aktiefond; fonder vars fondförmögenhet åtminstone är placerad till 85 procent i aktier eller aktierelaterade finansiella instrument.

• Räntefonder; fonder som placerar hela sin fondförmögenhet i räntebärande instrument, med andra ord statsskuldväxlar och obligationer.

• Blandfond; fonder som investerar i både räntefonder och aktiefonder.

• Indexfond; fonder som är konstruerade att följa ett givet index och placerar därför i aktierna som utgör indexet.

• Hedgefonder; fonder som har en friare placeringsinriktning och är konstruerade att ge en positiv avkastning oavsett om marknaden utvecklas negativt respektive positivt.

2.1.2 Den effektiva marknadshypotesen

Fama (1970) som även grundade den effektiva marknadshypotesen uppger att kapitalmarknadens främsta roll är att allokera ägandet av ekonomins kapitalstock. Vilket

(11)

innebär att kapitalmarknaden är en mötesplats för köpare och säljare av finansiella tillgångar. Vidare bygger teorin på antagandet att priser på kapital ger tydliga signaler för resursens omfördelning och att priserna återspeglar all tillgänglig information på marknaden. En sådan marknad kallas “effektiv” och författaren genomförde tester där han använde sin modell för att testa marknadens effektivitet. Sammanfattningsvis uppgav Fama att hans modell kan estimera verkligheten till viss del, men att modellen innehåller vissa brister. Slutsatserna från artikeln är utifrån den effektiva marknadshypotesen kan marknader delas in i tre grupper, beroende på marknadens effektivitet:

▪ Svag effektivitet; finns inga möjligheter att erhålla en högre riskjusterad avkastning än index genom att analysera historisk information, även kallad teknisk analys. ▪ Halvstark effektivitet; inte möjligt att nå en högre riskjusterad avkastning än index

genom att analysera delårsrapporter och årsredovisningar, även kallad fundamental analys.

▪ Stark effektivitet; det är inte ens möjligt att erhålla en högre riskjusterad avkastning än index även om tillgång till insiderinformation finns. (Fama, 1970)

2.1.3 Capital Asset Pricing Model (CAPM)

Capital Asset Pricing Model är en teori för att beskriva marknadens prisbildning på finansiella marknader. Generellt sker prisbildning genom samspelet mellan utbud och efterfrågan, vilket är i linje med nationalekonomisk teori. Modellen bygger vidare på ett flertal antaganden, att samtliga marknadsaktörer grupperats till en grupp och om samtliga investerare har samma förväntningar gällande förväntad risk, avkastning och korrelation mellan alla par av aktier, bör det mest optimala resultatet bli att samtliga investerare väljer samma aktieportfölj. Det innebär med andra ord att investerarna äger en andel av marknadsportföljen. Om teorin är sann innebär det att marknadsportföljen är effektiv och går att finna på den effektiva fronten. Marknadsportföljen antas vara effektiv, vilket innebär att marknadens avkastningskrav på varje aktie bör vara den riskfria räntan och en riskpremie baserad på aktiens betavärde och marknadens riskpremie. Den effektiva fronten är linjär eftersom det är möjligt att låna och placera till den riskfria räntan och den effektiva fronten kan även benämnas kapitalmarknadslinjen (CML). CML syns i grafen nedan i Figur1 och uttrycks matematiskt i ekvation 1. (Gavelin & Sjöberg, 2012)

(12)

𝐸(𝑅𝑃) = 𝑅𝑓+[𝐸(𝑅𝑀)−𝑅𝑓]

𝜎𝑀 ∙ 𝜎𝑃 (1)

Där:

𝐸(𝑅𝑃) = Förväntad avkastning för portföljen P.

𝐸(𝑅𝑀) = Förväntad avkastning för marknadsportföljen M. 𝜎𝑀 = Standardavvikelsen för marknadsportföljen M. 𝜎𝑃 = Standardavvikelsen för portföljen p.

𝑅𝑓 = Riskfria räntan.

Kapitalmarknadslinjen säger oss att relationen mellan en effektiv portföljs förväntade avkastning och dess standardavvikelse är linjär. En viktig observation från ekvation 1 är att riskpremien för en effektiv portfölj (𝐸(𝑅𝑃) − 𝑅𝑓) är proportionell mot marknadens

riskpremie (𝐸(𝑅𝑀) − 𝑅𝑓). Modellens sista antagande är att riskpremien i relation till portföljens risk är konstant för alla portföljer på kapitalmarknadslinjen. (Bodie, Kane och Marcus, 2014)

Figur 1 – Capital Asset Pricing Model; samband mellan risk och förväntad avkastning för en portfölj.

Källa: (Bodie m.fl., 2014)

I Figur 1 ovan finner vi marknadsportföljen (M) där den effektiva fronten tangerar kapitalmarknadslinjen (CML). Där vi finner marknadsportföljen är även marknaden i jämvikt enligt modellen. Om investeraren vill öka den förväntade avkastningen [E(r)]

Effektiva fronten CML

E(r)

𝐸(𝑟𝑀) M

𝜎

𝑀 𝑅𝑖𝑠𝑘 (𝜎) 𝑅𝑓

(13)

sker det mot en högre risk (). Kapitalmarknadslinjen (CML) har inte sitt intercept i origo eftersom den förväntade avkastningen minst bör vara den riskfria räntan (𝑟𝑓).

Investerarens allokering av kapital mellan den riskfria räntan (𝑟𝑓) och marknadsportföljen (M) beror på hur riskavert personen är. CAPM-modellen är förenlig med majoriteten av studierna som senare nämns i avsnitt 2.3 tidigare forskning, vilket innebär att passiva strategier, det vill säga indexfonder, är mer effektiva (Bodie m.fl., 2014).

2.1.4 Beta, värdepappermarknadslinjen och den förväntade avkastningen

Den centrala slutsatsen från teorin är att marknadsportföljen är den mest effektiva portföljen för alla investerare enligt CAPM-modellen, vilket ger ett teoretiskt stöd för att indexfonder är det fördelaktiga alternativet vid investering i fonder. Förutsatt att marknadsportföljen är effektiv kan således en enskild akties avkastningskrav räknas fram med följande formel (2):

𝐸(𝑅𝑖) = 𝑅𝑓+ [𝐸(𝑅𝑀) − 𝑅𝑓] (2)

Där;

𝐸(𝑅𝑀) = Förväntad avkastning för marknadsportföljen M.

𝐸(𝑅𝑖) = Förväntad avkastning för aktien.

𝑖 = Aktiens betavärde. 𝑅𝑓 = Riskfria räntan.

Formeln uttrycker den förväntade avkastningen för en enskild aktie, vilket är samma som marknadens förväntade avkastningskrav. Den förväntade avkastningen är i sin tur samma som summan av en riskpremie [𝐸(𝑅𝑀) − 𝑅𝑓] och den riskfria räntan (𝑅𝑓). Riskpremien består av produkten av aktiens beta (𝑖) och marknadens riskpremie. CAPM-modellen kan konkret estimera hur hög riskpremien är och den är konstant för alla effektiva portföljer på kapitalmarknadslinjen. Förhållandet mellan förväntad avkastning 𝐸(𝑅𝑀) och systematiska risk (𝑖) illustreras i Figur 2 och benämns värdepappermarknadslinjen (SML). (Ross, Westerfield, Jaffe och Jordan, 2007)

Marknadsportföljen (M) syns även i Figur 2 och har alltid betavärdet ett. Om betavärdet är större än ett har aktien en hög systematisk risk1 och aktiens riskpremie bör då överstiga

(14)

marknadens i motsvarande grad. Om betavärdet är mindre än ett är marknadens betavärde högre än den enskilda tillgångens.

Figur 2 – Security Market Line; samband mellan risk och förväntad avkastning för en enskild tillgång.

Källa: Bodie m.fl., (2014).

Marknadsportföljens betavärde är konstant eftersom den systematiska risken ej går att diversifiera bort och bärs därför av hela marknaden. Aktiens beta är i kombination med den förväntade avkastningen för marknaden i många fall en god grund för att estimera en välformulerad uppfattning av en akties förväntade utfall. Teorins styrka ligger i att den ger ett bestämt besked gällande riskpremien på individuella aktier och svagheten grundar sig i att den är svår, om inte omöjlig, att testa och bekräfta. (Bodie m.fl., 2014)

2.2 Utvärderingsmått

För att möjliggöra analys om aktivt eller passivt förvaltade fonder genererat bättre riskjusterad avkastning utifrån historisk avkastning är riskjusteringsmått som Sharpekvoten, Treynors index och Jensens alfa viktiga mått. Utvärderingmåtten är nödvändiga för studien då de beräknar avkastning givet risknivån. Den riskjusterade avkastningen möjliggör sedan för mer rättvisa analyser av avkastningen.

E(r) SML 𝑅𝑓 𝐸(𝑟𝑀) M  =1,0

(15)

2.2.1 Sharpekvot

Kvoten som är utvecklad av William F. Sharpe och även uppkallad efter, mäter överavkastningen givet den totala risken investeraren tar. Beräkningen sker genom att subtrahera riskfri avkastning från portföljens avkastning och sedan dividera summan med standardavvikelsen. Måttet är lämpligt för investerare som vill jämföra olika portföljer eller fonder, men även ett mått för att bedöma utvecklingen av portföljen. (Bodie m.fl., 2014).

𝑆ℎ =

𝑅𝑝−𝑅𝑓 𝑝 (3) Där; Rp = Portföljens avkastning. Rf = Riskfri avkastning.

p = Portföljens totala risk (mätt som standardavvikelse).

Ett högt värde på Sharpekvoten innebär att fonden har i förhållande till tagen risk givit bra avkastning (Sharpe, 1966). Fördelen med prestationsmåttet är att det justerar med hänsyn till total risk medan nackdelen är att det är ett mindre effektivt mått om målet är att mäta värdepappers prestationsprestanda. Ytterligare en nackdel med måttet är att analys blir svår om negativa Sharpekvoter framkommer vid beräkning. (Hirschey & Nofsinger, 2007)

2.2.2 Treynors index

Enligt Hirschey & Nofsinger (2007) är Treynors index ett riskjusterat avkastningsmått som liknar Sharpe-kvoten. Skillnaden mellan dessa två mått är att Treynors index använder sig av portföljens betavärde som riskmått, till skillnad från Sharpekvoten som använder standardavvikelsen. Därmed är Treynors index främst lämplig för jämförelser mellan olika portföljers prestationer, eftersom måttet beaktar den systematiska risken i portföljen (Hirschey & Nofsinger, 2007). Vidare, enligt Bodie m.fl. (2014), antas Treynor index att portföljens innehåll bidrar till att den systematiska risken i portföljen diversifieras bort. Därmed fokuserar måttet på icke diversifierbar risk. Bristen med måttet är således att det inte tar hänsyn till den totala risken (Bodie m.fl., 2014).

(16)

𝑇𝑟 =

𝑅𝑝𝛽−𝑅𝑓

𝑝

(4) Där;

Rf = Riskfri avkastning.

p = Portföljens marknadsrisk (beta).

Rp = Portföljens avkastning.

2.2.3 Jensens Alfa

Jensens alfa nyttjar beta som är ett mått på marknadsrisk, som anknyts till CAPM-teorin. Givet CAPM och portföljens uppvisade beta, jämför Jensens alfa portföljens avkastning med vad avkastningen ”borde” ha varit (Hirschey & Nofsinger, 2007). Enligt studien av Jobson och Korkie (1981) uppger författarna att Jensens alfa beräknar avkastningen som inte kan redogöras av riskexponering.

Alfavärdet beräknas med ekvation 5 och om det är 0 betyder det att fonden utvecklats som indexet. Om alfavärdet är över noll innebär det att fonden har presterat bättre än index. Däremot innebär ett negativt värde att fonden underpresterat (Jensen, 1968). Jensens Alfa är ett mått som är lämpligt om syftet är att mäta den totala prestandan för en portfölj (Hirschey & Nofsinger, 2007).

α = 𝑅𝑝− [𝑅𝑓+ 𝛽𝑝× (𝑅𝑀− 𝑅𝑓)] + 𝜀𝑝 (5)

Där;

Rp = Portföljens avkastning.

Rf = Riskfri avkastning.

P = Portföljens marknadsrisk (beta).

RM = Indexutveckling.

p = Fel term vid regression, vars väntevärde är noll.

2.3 Tidigare forskning

I en artikel av Jovanovic, F. (2018) framlägger författaren en bakgrund till hur den effektiva marknadshypotesen (se 2.1.2 Den effektiva marknadshypotesen) växte fram. Jovanovic uppger att ämnesområdet undersökts och kritiserats av många. Den första hypotesformuleringen om att aktiekurser fluktuerar oregelbundet framkom först i en artikel av Regnault (1886). Hypotesformuleringen vidareutvecklades under början av 1900-talet till en teori kallad “the random walk”. Fama var dock den första att grunda den

(17)

effektiva marknadshypotesen som bygger på delar av de tidigare nämnda teorierna och modellerna (Jovanovic, 2018).

Redan vid 1960, examinerade Sharpe (1966) om avkastningen för aktivt förvaltade fonder var bättre än marknadens under en tioårsperiod för 34 amerikanska fonder. Slutsatsen visade att investeringar i fonder med lägre avgifter genererade bättre avkastning än fonder med högre avgifter (Sharpe, 1996). Även i en studie av Jensen (1968), visade resultaten att aktiefonder med höga avgifter underpresterade marknadens index. Studien analyserade 115 aktiefonder under perioden mellan 1955–1964 (Jensen, 1968).

Malkiel (2003) hänvisar i sin studie till Eugene Famas forskning om effektiva kapitalmarknader. Enligt Fama (1970) är värdepappersmarknaden väldigt effektiv eftersom när ny information uppstår, sprids den väldigt snabbt och reflekteras då in i värdepapprets prissättning. Därför kan varken teknisk eller fundamental analys göra det möjligt för en investerare att erhålla avkastning som är större än avkastningen som en slumpmässig portfölj hade genererat, i alla fall inte med jämförbar risk. Artikelns syfte var att diskutera kritiken av den effektiva marknadshypotesen och idéen om att aktiekurser är delvis förutsebara. Slutsatserna från Malkiels studie är att ojämnheter vid prissättning sker och att aktiekurser kan förutses över tid och vara konstanta över kortare tidsperioder. Vidare menar Malkiel att effektivt perfekta marknader inte kan existera (Malkiel, 2003). Resultaten från Brinson, Hood och Beebower (1986), ligger även i linje med tidigare forskning om att en aktivt förvaltad fond har svårt att slå marknadens riskjusterade avkastning.

Stening och Hellström (2010) undersökte i sin studie om aktivt förvaltade fonder genererade en bättre riskjusterad avkastning jämfört med ett index. Under tidsperioden, första kvartalet 2006 till första kvartalet 2010, jämfördes de tio största svenska aktiefonderna mot ett marknadsindex. Ytterligare analyserade författarna även om höga avgifter för de förvaltade fonderna var motiverade. Enligt författarna tydde resultaten på att det var lönsammare att investera i indexfonder, jämfört med aktivt förvaltade fonder. Vidare visade resultaten att endast tre av de tio valda fonderna gav en bättre riskjusterad avkastning än indexet. Enligt författarna är den höga avgiften inte motiverad, generellt sett presterade inte de aktivt förvaltade fonderna bättre än indexet under längre perioder.

(18)

Slutsatsen visade att nio av tio fonder följer indexet i större omfattning, vilket enligt författarna är en orsak till att indexet är svårslaget. (Stening & Hellström, 2010)

Dahlquist, Engström och Söderlind, (2000) genomförde en studie där de undersökte relationen mellan svenska fonders utveckling och fondernas egenskaper. Metoden gick ut på att genom en regressionsanalys estimera fondernas utveckling. Fondernas egenskaper jämfördes sedan med de framtagna estimeringarna i en tvärsnittsanalys. Resultatet från studien visade att fonder med lågt eget kapital, låg avgift och där handelsaktiviteten var hög, utvecklades positivt. Resultatet visade även ett svagt samband för att fonder som tidigare utvecklats positivt även gjorde det i studien. (Dahlquist m.fl., 2000)

En studie av Petterson och Sonneson (2010) testade fyra olika fonders riskjusterade avkastning för att se om de genererade en större överavkastning än indexet SIX Return Index. Av de fyra fonderna lyckades en av slå den riskjusterade avkastningen. Det anmärkningsvärda med studien var att en aktivt förvaltad fond gav större avkastning än en indexfond som studien även undersökte. (Petterson & Sonneson, 2010)

Cuthbertson, Nitzsche och Sullivan, (2006) författade en artikel som kritiskt utvärderar litteratur som behandlar vilken roll förvaltningseffekter och fondkaraktäristik har på fondförvaltning. Författarnas empiriska resultat tyder på att det är oerhört svårt, om inte omöjligt, att hitta framgångsrika metoder för att slå marknadens riskjusterade avkastning. Författarna fann dock starka bevis för att brister i chefers beteende i fondbranschen generellt minskar avkastningen. (Cuthbertson m.fl., 2006)

Forskarna Ou och Penman (1989) lyckades uppvisa bättre avkastning än ett amerikanskt marknadsindex, mellan åren 1973 till 1983 på den amerikanska marknaden genom att nyttja fundamental analys. Enligt forskarna fanns det ett samband mellan överavkastning och fundamental analys när de fann köpsignaler för olika fonder genom att använda sig av bolagens finansiella räkenskaper. (Ou och Penman, 1989)

I studien av Otten och Bams (2002), undersöktes fonders avkastning på den europeiska marknaden. Resultatet visade i övergripande fall att aktivt förvaltade fonder presterade

(19)

bättre än index i fyra av totalt fem marknader i olika länder, dock med justering för tagen risk och avgifter. Vidare menade författarna att den europeiska marknaden är mer effektiv med bland annat att tillförse information, som leder till större avkastning än kostnader för informationen. Därmed finns det skillnader mellan marknader, exempelvis skiljer den europeiska marknaden från den amerikanska som påvisade att de aktivt förvaltade fonder underpresterar marknadens index. (Otten & Bams, 2002) Studien av Hillier m.fl. (2010) nämner att hur bra fonder presterar kan förklaras av graden marknadseffektivitet. Studien av ligger i linje med Otten och Bams eftersom de också påstår att skillnader mellan europeiska och amerikanska marknader förekommer när det gäller marknadseffektivitet. (Hillier m.fl., 2010)

Borges (2010) testade utifrån den effektiva marknadshypotesen olika länders grad av effektivitet. Författaren fann bevis för att länder som Storbritannien, Grekland, Frankrike och Portugal lider av svag form av effektivitet på deras kapitalmarknader. Samtidigt visade länderna Spanien och Tyskland på stark form av effektivitet. Frennberg och Hansson (1993) undersökte den svenska och finska marknadens grad av effektivitet genom att analysera historiska data mellan 1919 till 1990. Aktiekurserna följde inte ”the random walk” och författarna drog slutsatsen att den svenska marknaden kännetecknas av svag form av effektivitet. Även Shaker (2013) visade med sin forskning att den svenska marknaden är ineffektiv och kännetecknades av svag form av effektivitet mellan åren 2003 till 2013.

Sammanfattningsvis visar resultaten från tidigare studier att majoriteten av aktivt förvaltade fonder inte genererat högre avkastning än de passiva fonderna och majoriteten av samtliga fonder har inte varit bättre än marknaden. Resultaten skiljer sig över tid, men även beroende på vilket geografiskt område som undersökts. Den tidigare forskningen har bidragit till att stärka denna studie genom att komplettera de tidigare modeller och teorier, exempelvis om att marknader är olika effektiva och att de europeiska finansiella marknaderna är mer effektiva än de amerikanska. Det mest anmärkningsvärda är att den svenska marknaden i två studier definieras som svag form av effektivitet vilket bör betyda att fundamental analys kan användas för att nå risksjusterad överavkastning på den svenska marknaden.

(20)

KAPITEL 3

METODIK

Syftet med kapitel 3 är att redogöra för studiens metod och procedur. Initialt presenteras valt tillvägagångssätt och val av prestationsmått. I studien genomfördes regressionsanalys, därmed presenteras de mest väsentliga ekonometriska begreppen. Vidare motiveras val av fonder, jämförelseindex och tidsperiod. Slutligen sker en kritisk utvärdering av metoden samt en kompletterande källkritik.

3.1 Tillvägagångssätt & val av prestationsmått

En studie kan ha en kvalitativ eller kvantitativ ansats, till denna studie ansågs en kvantitativ undersökning bidra till att uppnå bästa möjliga resultat. Denna studie är beroende av tidsseriedata över den givna tidsperioden; kursdatan är kvantitativ eftersom den kännetecknas av numeriska värden som enkelt kan mätas och kategoriseras. (David & Sutton, 2011)

Fondernas månatliga kursdata och värdeutveckling hämtades från Morningstars hemsida för att sedan riskjusteras med två olika riskjusteringsmått. För det första riskjusteringsmåttet Sharpekvoten, samlades månadsutvecklingen på årsbasis och varje år nollställdes avkastningen till ett basår. Årsavkastningen var nödvändig för beräkning av Sharpekvoterna och möjliggöra jämförelser av den genomsnittliga årsavkastningen för varje fond. Det andra riskjusteringsmåttet som användes var Jensens Alfa. För att erhålla estimerat alfa genomfördes OLS-regressioner i en linjär modell, därför inhämtades samma data fast med endast en basperiod, till skillnad från Sharpe. Treynors index är ett likväl pålitligt utvärderingsmått men valdes att inte användas då endast två mått var nödvändiga till denna studie. Sharpekvoten använder sig som tidigare nämnt av avkastningens standardavvikelse och Treynors samt Jensens Alfa av portföljens betavärde. Sharpekvoten valdes eftersom måttet är det enda som mäter den totala risken, vilket ger en god grund för analys. Eftersom Sharpekvoten kan bli negativ och därmed vara svår att analysera valdes även Jensens Alfa för en mer detaljerad analys eftersom måttet även mäter portföljens prestanda.

(21)

Den riskjusterade avkastningen från Sharpekvoten, sammanställdes på årsbasis och presenteras i Tabell 4. När utvärderingsmåttet Sharpekvoten nyttjas krävs standardavvikelser på fondernas avkastning men även den riskfria räntan. Standardavvikelserna räknas fram med hjälp av Excel och presenteras i Tabell 3 och den riskfria räntan hämtas från Riksbankens hemsida. Den riskfria räntan baseras på tre-månaders statsskuldväxlar, vilket egentligen är ett substitut. Att fondernas avkastning baseras på månadsdata och riskfria räntan på tremånadersdata kan te sig underligt. Beslutet grundar sig i att tre-månaders skuldväxlar tycks användas som praxis av fondutvärderingsinstitut, som bland annat Morningstar.

För att erhålla ett estimerat Alfavärde användes verktyget regressioner i dataprogrammet Limdep. Regressionerna genomfördes med samma modell som av Mayo (2008) (ekvation 6). Introduceringen av regressioner kräver en djupare förklaring av vad begreppet innebär. I kapitel 4 presenteras därför en kortare genomgång av viktiga begrepp samt en genomgång av modellen som Mayo använde.

3.2 Val av jämförelseindex

Det påvisades i studien av Ippolito (1989) att val av jämförelseindex kan ha en betydande roll för resultatets utfall. I studien valdes två jämförelseindex där jämförelser gjordes mellan indexet och en portfölj av aktier. Mot det ena indexet visades en markant bättre riskjusterad avkastning än mot det andra, vilket indikerar att val av index har stor betydelse för hur tillförlitligt det empiriska resultatet blir.

Eftersom majoriteten av fondförmögenheten är placerad i Sverige bör således jämförelseindexet spegla den svenska marknaden och ett liknande index på den svenska marknaden är AFGX. AFGX-index tar dock inte hänsyn till utdelningar. Enligt Fondbolagens förening (2007) används indexet Six Portfolio Return Index (SIXPRX) vid utvärdering av fonder. SIXPRX är även förenligt med denna studie med motiveringen att indexet tar hänsyn till utdelningar samt har placeringsbegränsningar, vilket fonderna som studien undersöker även tar hänsyn till. SIXPRX är därmed det index som främst matchar studien och kommer därmed användas, vilket är i linje med tidigare liknande forskning på den svenska marknaden. (Petterson & Sonneson, 2010; Wikman, 2012)

(22)

3.3 Val av avgränsningar

▪ Fondförmögenheten ska överstiga 100 miljoner kronor. ▪ Insättningsavgiften ska ej överstiga 1000 kronor. ▪ Stora och medelstora bolag.

▪ Fonderna ska ha existerat över tioårsperioden, 1 januari 2009 till 31 december 2018. ▪ Aktivt och passivt förvaltade aktie- och indexfonder.

▪ Studien avgränsas genom att välja fonder som har sitt legala säte i Sverige och placerar minst 90 procent av sin fondförmögenhet i Sverige.

▪ Fonder med Morningstarrating med minst tre stjärnor.

Som nämndes i problematiseringen ansågs det att studier om ämnet inte skett i tillräckligt stor utsträckning på den svenska marknaden. Eftersom det sällan förekommer att fonder placeras enbart i ett land valdes avgränsningen att åtminstone 90 procent av fondförmögenheten ska vara placerad i svenska bolag. Studien avgränsades även till fonder som har sitt legala säte i Sverige eftersom det ansågs att resultatet hade kunnat påverkas av uteliggande faktorer som växelkurser, skatter och dylikt.

Fondförmögenheten får inte vara för liten då den ska representera så många aktier som möjligt och insättningsavgiften får inte vara för hög eftersom denna studie sker ur en privatpersons perspektiv. Studien kommer endast fokusera på aktie- och indexfonder på grund av tidsbristen arbetet innehar. Avgränsningen om stora och medelstora företag gjordes för att stärka reliabiliteten i de fonder som valdes då små företag inte ansågs ha lika stora resurser och humankapital för att förvalta fonder i samma utsträckning.

Fonder med Morningstarrating med minst tre stjärnor valdes då ratingen baseras på historisk avkastning (Morningstar, u.å.). Vidare ansågs det att fonder som presterat dåligt kan påverkas av faktorer som kan ge ett snedvridet resultat. Det nämndes tidigare i avsnitt 2.3 att det fanns starka bevis för att brister i chefers beteende i fondbranschen generellt minskar avkastningen. För att undvika att liknande faktorer påverkar resultatet var denna avgränsning ett försök att minska dessa påverkningsfaktorer. Eftersom Morningstarratingen filtrerar bort de fonder som tidigare presterat dåligt kan denna avgränsning bidragit till att endast de bättre fonderna valts, vilket med andra ord medför att ”survivorship bias” förekommer i urvalet. Studien syftar till att besvara frågeställningen om passivt eller aktivt förvaltade fonder är fördelaktiga. Eftersom urvalet

(23)

har en någorlunda jämn fördelning mellan aktivt och passivt förvaltade fonder bör de bättre fonderna valts för respektive fondgrupp och jämförelse mellan de två olika fonderna bör således bli relativt rättvis. När fondavkastningen jämförs med marknaden innebär det dock ett större problem om endast de bättre fonderna kom med i urvalet. Dock var det endast sex stycken andra fonder som hade varit förenliga med resterande avgränsningar. Dessa fonder har samma största innehav som de resterande fonderna och tre av de strävar att följa samma index som de valda indexfonderna, därmed anses det att resultatet inte bör har påverkats avsevärt av avgränsningen.

I punktlistan ovan har de fyra översta avgränsningarna valts för att detta arbete ska ligga i linje med tidigare forskning. De tre nedre valdes självständigt för att det var nödvändigt för studien. Att välja liknande avgränsningar som tidigare studier antas stärka urvalet av fonder och minska felaktigheter; att ta fram egna avgränsningar antas även vara bra för att olika studier inte ska erhålla samma urval av fonder. En blandning av avgränsningar antas därmed bidragit till att stärka studien.

3.3.1 Tidsperiod

Tidsperioden bestämdes till 1 januari 2009 till 31 december 2018 för att datamaterialet ska vara så förenligt med nutiden som möjligt. Tidperioden bestämdes till tio år för att en kortare period ansågs kunna leda till ett snedvridet resultat då fondernas riskjusterade avkastning kan ha påverkats av exempelvis konjunkturcykler, ekonomiska kriser och dylikt. För värdepappers tillväxt bör dessutom utvärderingsperioden vara minst fem år (Bodie m.fl., 2009). En längre tidsperiod hade bidragit till att motverka ett snedvridet resultat men på grund av tidsramen för denna studie är en tioårsperiod mer förenligt.

3.3.2 Fondval

Nedan i Tabell 1 presenteras en sammanställning av de fonder som valdes till studien. Av en tillfällighet återstod exakt 20 fonder efter att hänsyn tagits till avgränsningarna. En del av syftet med arbetet var att undersöka om aktivt eller passivt förvaltade fonder genererade störst riskjusterad avkastning. I Tabellen 1 nedan går det att urskilja att det finns elva aktiva och åtta passiva fonder. Dessutom finner vi en fond som genom aktiv förvaltning strävar efter att följa ett marknadsindex.

(24)

Tabell1: Valda fonder. Fondnamn Årlig avgift (kr) Andel placerad i Sverige (%)

Största innehav Största innehav (%)

Nordnet Superfonden Sverige* 0,00 90,7 Telefonaktiebolaget LM Ericsson 6

XACT OMXSB* 0,15 91,4 Telefonaktiebolaget LM Ericsson 5,4

SPP Aktiefond Sverige A* 0,21 90,4 Telefonaktiebolaget LM Ericsson 6,4

Länsförsäkringar Sverige Indexnära* 0,21 90,8 Telefonaktiebolaget LM Ericsson 5,9

SEB Sverige Indexfond* 0,25 93,1 Investor AB B 4,8

AMF Aktiefond Sverige** 0,4 93,1 Volvo AB B 5,8

Nordea Inst Aktie Sverige** 0,51 91,8 Volvo AB B 5,6

Handelsbanken Sverige Index Criteria* 0,6 93,3 Investor AB B 5

Enter Select Pro*** 0,6 95,2 Hexagon AB Class B 6,7

Enter Sverige Pro** 0,6 95,7 Hexagon AB Class B 6,6

Catella Sverige Hållbart Beta A* 0,62 93,2 Investor AB B 5

Handelsbanken Sverigefond Index* 0,68 92,6 Investor AB B 4,7

Cliens Sverige A** 0,92 90,6 Investor AB B 8,3

Handelsbanken Sverigefond SEK** 1,01 96,7 Hexagon AB Class B

THQ Nordic AB

6,2 6,2

Swedbank Robur exportfond** 1,25 91,2 Volvo AB B 8

SEB Hållbarhetsfond Sverige – Lux** 1,3 93,6 Investor AB B 9,8

Länsförsäkringar Sverige Aktiv A** 1,37 92,0 Volvo AB B 8,2

Carnegie Sverigefond A** 1,42 91,9 Investor AB B 9,3

Spiltan Aktiefond Stabil** 1,54 95,9 Indutrade AB 5,2

Enter Select A** 1,8 95,3 Hexagon AB Class B 6,7

Källa: Morningstar (2019). *(Passivt förvaltade fonder) **(Aktivt förvaltade fonder) ***(Indexberoende aktivt förvaltade fonder)

3.4 Validitet och Reliabilitet

Validitet i en studie, eftersträvar att se i vilken utsträckning ett mätinstrument faktiskt undersöker och framställer det som är avsett att undersöka. Reliabilitet syftar till att se i vilken utsträckning mätinstrumentet eller undersökningen i studien är konstant över tid. (David & Sutton, 2011) Data över fonders utveckling fanns tillgänglig på Morningstars hemsida som ansågs reliabel eftersom Morningstar är en oberoende utvärderingsorganisation. Riksbanken som källa uppskattas till att vara mycket reliabel då banken inhyser respekt. Indexet är hämtat från fondbolagens förening som är en oberoende organisation och anses därmed också vara reliabel.

3.5 Kritik

3.5.1 Metodkritik

Metoden som brukats i denna studie ligger i linje med tidigare forskning och anses därmed pålitlig. De brister den valda metoden kan medföra är att kursdata har antecknats manuellt från Morningstars och Fondbolagens förenings hemsidor. Metoden kan ha

(25)

medfört brister som förklaras som den ”mänskliga faktorn”. För att motverka felinmatningar har okulära genomgångar av datamaterialet genomförts upprepade gånger. Flertalet beräkningar har gjorts och risk för felaktigheter föreligger, alla beräkningar har dock kontrollräknats och granskats.

En kritik till denna studie är att urvalet av fonder möjligtvis inte skett tillräckligt slumpmässigt eftersom att fonderna initialt skulle slumpas fram från en lista på över 100 fonder. Dock återstod exakt 20 fonder efter hänsyn till ovannämnda avgränsningar; eftersom avgränsningarna är noga utvalda för att stärka urvalet i studien bör inte bristen i slumpmässighet påverka studien i allt för stor utsträckning.

En av de mest väsentliga aspekterna som kan ha minskat validiteten och reliabiliteten i denna studie är ”survivorship bias”. Denna bias syftar till att urvalet sker endast från de framgångsrika fonderna eftersom fonderna som presterat dåligt antingen lagts ned eller slagits ihop med andra fonder. Survivorship bias kan därför leda till att resultatet överskattas. (Bodie m.fl., 2009) Det kan således finnas tendenser av survivorship bias i denna studie. För att motverka att resultatet överskattas har dock ett försök till att finna tecken på att fonderna ändrats innan eller under den valda tidsperioden. Det fanns ingen information som tydde på förändringar i fonderna förutom i Nordnet Superfonden Sverige. Trots nackdelen användes fonden eftersom endast 19 fonder hade varit användbara annars. I och med denna brist kommer därmed viss försiktighet att råda vid utvärdering av resultatet. Att inkludera avgränsningen Morningstarrating med minst tre stjärnor var ett försök till att avgränsa fonder som tidigare presterat dåligt från att komma med i urvalet. Viljan att exkludera de fonder som historiskt presterat sämre grundades i att fonders avkastning kan påverkas negativt av faktorer som chefers beteende med mera, vilket hade kunnat resultera i ett snedvridet resultat. I efterhand görs dock bedömningen att denna avgränsning likväl kan ge motsatt effekt, vilket möjligtvis minskar tillförlitligheten i urvalet.

Vid insamling av datamaterial till studien saknades tre månaders avkastning från fonden Nordnet Superfonden Sverige. Avsaknaden berodde på att fonden startades i början på mars 2009. En annan fond hade valts om möjlighet fanns men som tidigare nämndes återstod endast 20 fonder efter avgränsningarna. Denna fond, som även hade lägst avgift ansågs viktig då spridning i avgift var önskvärt för studien. Att inkludera fonden bör inte

(26)

ha påverkat resultatet avsevärt då endast tre månader på tio år saknas och genomsnittet av månadsavkastningar beräknades först och sedan ett geometriskt genomsnitt för hela tioårsperioden. Eftersom genomsnitt jämnar ut toppar och dalar i datamaterialet bör ej resultatet ha påverkats av månadsbortfallet.

Initialt fanns en tydlig teori om vad resultatet skulle visa. När en teori redan är skapad vid begynnelsen till en studie kan selektiv kunskapssökning ske omedvetet och oundvikligt. För att begränsa att studien påverkas av selektiv information skedde en grundlig litteraturstudie för att erhålla så mycket kunskap som möjligt. Eftersom denna studie är ett examensarbete som sker i ett samarbete mellan två personer anses dessutom risken vara mindre för påverkan av selektiv kunskapssökning.

3.5.2 Källkritik

Då kursdata baserats på historiska beräkningar som har hämtats från Morningstar skulle en rekonstruktion av denna studie ge samma resultat, vilket stärker reliabiliteten. Majoriteten av källorna är antingen hämtade från böcker eller vetenskapliga artiklar. Dessa anses vara tillförlitliga och reliabla då böckerna är skrivna av experter inom området och vetenskapliga artiklar är publicerade och därmed granskade.

Flertalet av källorna i introduktionskapitlet uppfyller inte samma reliabilitet. Källorna användes för att måla upp en generell bild om ämnet och har inte använts för att påvisa något i studien och kan därmed inte ha påverkat det empiriska resultatets utfall.

(27)

KAPITEL 4

MODELLSPECIFIKATION

För att genomföra korrelationsanalyser krävdes en lämplig modell. Mayo (2008) använde en modell för att erhålla ett estimerat Alfavärde, i följande avsnitt presenteras modellen samt en genomgång av de mest väsentliga ekonometriska begrepp som är viktiga att känna till.

När Mayo (2008) använde regressioner för att erhålla ett estimerat Alfavärde vid utvärdering av portföljers riskjusterade avkastning användes ekvation (5) för att beräkna Jensens Alfa. För att möjliggöra för regressioner härledde Mayo en ny modell från ekvation (5) genom att feltermen 𝜀𝑝 antogs vara noll. Författaren antog att feltermen var lika med noll eftersom komponenten antas vara ”random”. Antagandet om att fel term är noll är förenligt med Gauss-Markovs villkor vid användning av linjära modeller. Om denna term inte är noll innehåller modellen systematiska fel och estimeringen blir därmed inte korrekt. (Dougherty, 2011) Mayo använde därför följande formel. (6):

𝑅𝑝− 𝑅𝑓 = α + 𝛽𝑃(𝑅𝑀− 𝑅𝑓) (6)

Där;

P = Portföljens marknadsrisk (beta).

RM = Indexutveckling.

Rp = Portföljens avkastning.

Rf = Riskfri avkastning.

Den nya modellen (ekvation 6) möjliggjorde att genomföra korrelationsanalyser. Riskfri avkastning subtraherades från portföljens avkastning vilket utgör den beroende variabeln i modellen. Riskfri avkastning subtraherat från marknadens utveckling skapade i sin tur den oberoende variabeln. Via regressioner kunde ett intercept (synonymt med estimerat alfa i modellen) och en lutningskoefficient estimerats. Nedan ges en kortare genomgång av de mest väsentliga ekonometriska begreppen:

(28)

▪ Regression; är ett statistiskt verktyg för att förstå relationen mellan olika variabler. Med verktyget är det möjligt att finna information om i vilken grad en oberoende variabel påverkar en beroende variabel. (Dougherty, 2011)

▪ T-test; innebär att en hypotesprövning genomförs där jämförelser mellan två normalfördelade populationer görs för att se om det föreligger någon skillnad mellan dem. Initialt grundas en hypotes som sedan testas, hypotesformuleringen illustreras nedan;

▪ H0:  = 0 (Nollhypotes; det estimerade alfavärdet är lika med noll)

▪ HA:   0 (Mothypotes; det estimerade alfavärdet är skiljt från noll)

Det finns två utfall vid denna hypotesprövning, antingen förkastas nollhypotesen och vi tror på mothypotesen. Alternativt förkastas ej nollhypotesen, det innebär dock inte att någon statistisk skillnad mellan variablerna ej existerar. Om nollhypotesen förkastas innebär det att fondens uppskattade avkastning statistiskt är skilt från noll. Förkastas nollhypotesen kan vi statistiskt påvisa att fonden har över-/underpresterat jämförelseindexet. Framkommer det från regressionen att alfavärdet är negativt har fonden underpresterat indexet och vice versa.

▪ T-värde; ett värde som används vid bedömning av resultaten för att se om de är statistiskt signifikanta eller inte. Om signifikansnivån är en procent och nollhypotesen förkastas innebär det att resultaten är statistiskt signifikanta och tillförlitliga till 99 procent. Vid en hypotesprövning ges ett värde av regressionen och ett kritiskt t-värde tas från en sannolikhetstabell. Jensen (1968) använde en signifikansnivå på fem procent och denna studie kommer även att använda samma nivå, vilket ger ett kritiskt t-värde på 1,980, vilket innebär att om t-värdet från regressionen är större än det kritiska t-värdet (1,980) förkastas nollhypotesen. Förkastar vi nollhypotesen kan vi säga att det finns en statistisk skillnad mellan variablerna och vi kan lita på resultatet till 95 procent. Kan vi inte förkasta nollhypotesen går det inte att påvisa någon skillnad mellan variablerna på den signifikansnivån. (Dougherty, 2011)

▪ Signifikansnivå; är sannolikheten att kunna förkasta nollhypotesen om den är sann när ett t-test utförs. (Dougherty, 2011)

▪ Godness of fit R2; mäter i vilken utsträckning variationen i den beroende variabeln

kan förklaras av den oberoende variabeln. (Dougherty, 2011)

▪ Autokorrelation; är när data korrelerar med samma data från föregående tidsperioder. I denna studie hade det inneburit att den observerade

(29)

månadsavkastningen för fonden korrelerar med föregående månadsavkastning. Denna typ av korrelation kan förekomma enligt Dougherty (2011) när tidsseriedata används, vilket hade gjort modellen otillförlitlig. För att upptäcka autokorrelation kommer Durbin-Watson test att genomföras där följande hypotesformulering är nödvändig:

▪ H0: Ingen korrelation.

▪ HA: Autokorrelation.

För att testa denna hypotes behövdes kritiska gränser som erhölls från en sannolikhetstabell (Durbin-Watson d statistic) och illustreras i Figur 3. I denna studie är de kritiska gränserna; dL (1,69), dU (1,72), 4-dU (2,28) och 4-dL (2,31), på en

femprocentig signifikansnivå. Om autokorrelation ej förekommer ska nollhypotesen inte förkastas, med andra ord bör Durbin-Watson-värdet från regressionerna vara större än den kritiska gränsen dU (1,72) och mindre än 4-dU (2,28). Durbin-Watson

värden under 1,72 testas för positiv autokorrelation, medan regressioner med Durbin-Watson värden högre än 2,28 testas för negativ autokorrelation. Gråzonen där ingen slutsats om autokorrelation kan dras är mellan 1,69 till 1,72 samt 2,28 till 2,31.

0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4

(1,69) (1,72) (2,28) (2,31)

Figur 3 – Utfall från Durbin-Watson-test för Autokorrelation.

Källa: Dougherty (2011).

Positiv Autokorrelation

Ingen slutsats

Ingen autokorrelation Ingen slutsats

Negativ Autokorrelation

(30)

KAPITEL 5

EMPIRISKA RESULTAT OCH ANALYS

Utifrån referensram, metod och insamlade data presenteras resultatet. En empirisk analys samt utvärdering av resultatet genomförs och presenteras.

4.1 Sharpekvoter

Nedan presenteras fondernas procentuella årsavkastning. För att jämförelse ska vara möjlig beräknas ett geometriskt medelvärde, vilket är ett mer korrekt och rättvist medelvärde vid jämförelse mellan portföljers avkastning enligt Sjöberg & Gavelin (2012). Geometriska medelvärden är överlägsna aritmetiskta medelvärden eftersom det geometriska tar hänsyn till ränta på ränta.

I Tabell 2 har avkastningen ej riskjusterats, vilket studien syftar till att undersöka. En investerare som tar högre risk har även större sannolikhet att generera en högre avkastning. Eftersom studien undersöker vilka fondalternativ som är mest fördelaktiga måste avkastningarna som tagits fram riskjusteras, för att en rättvis jämförelse ska möjliggöras. Anmärkningsvärt är dock att innan riskjustering gjorts har endast fem av de totalt 20 fonderna lyckats generera en högre avkastning än marknadens index, SIXPRX. Av dessa fem fonder är två stycken indexfonder och resterande tre är aktivt förvaltade fonder, därav kan inte ett tydligt samband åskådliggöras.

När avkastningen sedan riskjusterats kommer förmodligen ett annorlunda resultat att erhållas. Eftersom marknaden har lägst risk bör fondernas riskjusterade avkastning minska i jämförelse med den nominella avkastningen. Anledningen till att avkastningen bör minska när den riskjusteras förklaras vidare vid Tabell 3. Det är märkbart i Tabell 2 att endast fem fonder presterat över indexet innan riskjustering gjorts.

(31)

Tabell 2: Fondernas procentuella årsavkastning samt geometriskt medelvärde.

Fondnamn 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Medel Nordnet Superfonden Sverige* 33,14 26,62 -14,86 17,12 25,03 15,88 6,32 10,01 10,07 -4,56 11,28 XACT OMXSB* 49,85 26,48 -15,00 16,67 25,40 14,74 2,50 10,42 7,61 7,15 13,44 SPP Aktiefond Sverige A* 50,24 24,31 13,64 18,73 25,04 16,66 6,16 10,11 10,93 -4,85 16,32 Länsförsäkringar Sverige

Indexnära*

49,03 25,38 -15,75 17,23 24,39 15,43 5,64 9,74 10,44 -4,74 12,44 SEB Sverige Indexfond* 41,63 26,40 -15,03 16,46 26,37 16,23 10,00 9,77 9,05 -4,84 12,55 AMF Aktiefond Sverige** 56,01 26,42 -14,79 15,37 26,52 15,81 7,24 8,68 7,28 -4,76 12,96 Nordea Inst Aktie Sverige** 48,74 26,58 -14,84 15,1 25,98 16,05 6,30 9,39 8,13 -6,02 12,30 Handelsbanken Sverige Index

Criteria*

57,71 28,27 17,16 16,7 25,80 16,92 8,40 8,01 6,43 -4,87 17,11 Enter Select Pro*** 74,75 29,48 -19,98 14,41 25,58 18,99 15,55 6,49 11,91 -11,6 14,19 Enter Sverige Pro** 66,49 28,27 -18,73 13,06 24,60 17,50 12,54 7,53 10,12 -8,82 27,69 Catella Sverige Hållbart Beta A* 51,23 25,97 -14,00 15,95 27,18 15,09 8,60 9,54 8,20 -4,42 13,09 Handelsbanken Sverigefond

Index*

50,69 25,25 -15,30 16,57 26,46 15,71 8,58 9,59 8,34 -4,84 12,83 Cliens Sverige A** 39,53 39,85 -12,81 9,00 25,86 12,34 12,31 9,81 4,14 -8,82 13,09 Handelsbanken Sverigefond

SEK**

54,18 25,52 -15,48 16,51 25,27 17,05 9,31 6,45 7,35 -7,57 12,43 Swedbank Robur exportfond** 69,31 32,21 -22,54 19,09 17,93 16,23 13,84 14,48 13,98 -9,38 15,00 SEB Hållbarhetsfond Sverige –

Lux**

51,8 19,52 -16,28 16,72 22,03 20,1 6,31 8,36 6,75 -1,43 12,16 Länsförsäkringar Sverige Aktiv

A**

49,49 27,15 -14,60 17,45 17,47 16,58 14,57 9,49 11,37 -6,64 13,04 Carnegie Sverigefond A** 51,52 21,32 -13,28 16,21 30,07 21,57 6,24 13,4 9,8 -8,22 13,54 Spiltan Aktiefond Stabil** 48,51 24,47 -8,73 10,6 29,29 16,79 23,44 6,45 12,64 -1,49 15,18 Enter Select A** 74,74 28,96 -20,77 14,7 24,78 17,84 15,34 5,86 11,25 -12,38 13,61 SIXPRX 53,31 26,90 -13,60 16,68 27,97 15,90 10,50 9,65 9,47 -4,41 13,94

Källa: Morningstar (2019), Fondbolagens förening (2019), samt egna beräkningar. *(Passivt förvaltade fonder) **(Aktivt förvaltade fonder) ***(Indexberoende aktivt förvaltade fonder)

I Tabell 3 nedan presenteras den årliga procentuella standardavvikelsen för fonderna, samt ett geometriskt genomsnitt. Standardavvikelsen är det riskmått som mäter total risk och senare används för att beräkna Sharpekvoter. Tabell 3 visar att det inte förekommer avsevärt stora skillnader mellan de geometriska medelvärdena för standardavvikelse, mellan passivt och aktivt förvaltade fonder. Standardavvikelsernas medelvärden tyder på den tagna risken inte skiljer sig markant mellan indexfonder och aktiefonder. I tabellen ser vi att marknaden har lägst standardavvikelse och därmed lägst risk.

Med hjälp av ekvation 3 beräknades sedan Sharpekvoterna, som presenteras nedan i Tabell 4. Kvoterna beräknades årsvis utifrån fondernas procentuella årsavkastning (Tabell 2) subtraherat med den riskfria räntan, differensen dividerades sedan med standardavvikelsen (Tabell 3). Ett geometriskt medelvärde beräknades även för att möjliggöra en rättvis analys, med samma motivation som tidigare, att ett geometriskt medelvärde är mer korrekt än ett aritmetiskt medelvärde.

(32)

Tabell 3:Årlig procentuell standardavvikelse samt geometriskt medelvärde.

Fondnamn 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Medel Nordnet Superfonden Sverige* 11,91 7,78 8,11 3,83 6,20 4,67 3,91 5,21 4,10 4,63 6,01 XACT OMXSB* 20,62 7,69 8,14 3,72 6,27 4,58 5,47 5,29 3,67 4,43 6,89 SPP Aktiefond Sverige A* 21,17 7,81 7,39 4,46 6,26 4,83 4,92 5,33 4,16 4,64 6,99 Länsförsäkringar Sverige

Indexnära*

20,60 7,67 8,46 3,81 6,02 4,73 5,06 5,24 4,05 4,52 6,94 SEB Sverige Indexfond* 19,44 7,68 8,13 3,69 6,70 4,70 4,34 5,32 3,86 4,60 6,76 AMF Aktiefond Sverige** 22,33 8,28 8,35 3,77 6,72 4,85 4,92 5,05 3,82 4,08 7,10 Nordea Inst Aktie Sverige** 19,78 8,00 8,36 3,79 6,64 4,77 4,91 5,37 3,90 4,40 6,90 Handelsbanken Sverige Index

Criteria*

23,67 8,43 9,18 3,98 6,18 4,58 4,67 5,17 3,31 4,29 7,20 Enter Select Pro*** 28,73 8,98 9,97 3,40 7,21 5,43 4,94 4,71 4,70 5,72 8,17 Enter Sverige Pro** 25,38 8,70 9,75 3,11 6,38 5,16 4,84 4,96 4,22 5,16 7,60 Catella Sverige Hållbart Beta A* 21,36 7,84 8,18 3,65 6,80 4,49 4,41 5,30 3,83 4,48 6,92 Handelsbanken Sverigefond Index* 21,47 7,75 8,30 3,77 6,64 4,64 4,48 5,39 3,84 4,51 6,97 Cliens Sverige A** 18,32 12,05 9,47 3,58 7,33 4,11 4,91 5,64 3,22 4,49 7,22 Handelsbanken Sverigefond SEK** 22,10 7,80 8,46 3,80 6,30 4,97 4,35 4,91 3,44 5,92 7,09 Swedbank Robur exportfond** 26,42 9,29 11,21 5,07 5,73 4,56 5,49 6,72 5,39 5,77 8,40 SEB Hållbarhetsfond Sverige –

Lux**

21,58 6,35 8,26 4,06 5,65 5,93 4,05 4,89 3,62 4,88 6,82 Länsförsäkringar Sverige Aktiv A** 20,05 8,57 8,20 3,58 4,41 4,73 4,41 5,19 4,93 4,68 6,81 Carnegie Sverigefond A** 20,28 6,51 6,99 3,72 9,16 6,15 4,78 6,04 4,34 4,51 7,16 Spiltan Aktiefond Stabil** 16,42 5,97 5,17 2,60 7,98 5,06 5,94 4,13 5,21 4,39 6,23 Enter Select A** 28,77 8,86 10,24 3,34 7,00 5,18 5,01 4,51 4,51 5,87 8,12 SIXPRX 6,81 4,62 4,86 3,75 3,10 2,26 5,26 3,33 2,90 3,52 4,03

Källa: Morningstar (2019), Fondbolagens förening (2019), samt egna beräkningar. *(Passivt förvaltade fonder) **(Aktivt förvaltade fonder) ***(Indexberoende aktivt förvaltade fonder)

I Tabell 4 är avkastningen riskjusterad med avseende på total risk och det är tydligt märkbart att ingen fond har genererat en högre geometriskt genomsnittlig avkastning än marknadsindexet. Enstaka år (2012, 2015 & 2018) har enskilda fonders riskjusterade avkastning överstigit marknadens. Det säger dock inte att det är möjligt att slå marknadens riskjusterade avkastning eftersom avkastningar ska jämföras i perioder om minst fem år, som nämndes i avsnitt 3.2.2. Vidare visar tabellen även att det inte framkommer märkbara skillnader mellan index- och aktiefonder. De passivt förvaltade fonderna gav ett genomsnittligt medelvärde för riskjusterad avkastning mellan 1,8 till 2,07. De aktivt förvaltade fonderna gav en riskjusterad avkastning mellan 0,9 till 2,32. Därav innehar de aktivt förvaltade fonderna en större spridning, jämfört med indexfonder som generellt har högre riskjusterade avkastningarna.

(33)

Tabell 4: Sharpkvoter på årsbasis samt geometriskt medelvärde

Fondnamn 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Medel Nordnet Superfonden Sverige* 2,76 3,36 -2,04 4,14* 3,89 3,31 1,69 2,05 2,62 -0,84* 2,07 XACT OMXSB* 2,40 3,38 -2,05 4,14* 3,90 3,13 0,51 2,10 2,26 -1,46 1,81 SPP Aktiefond Sverige A* 2,35 3,05 -2,07 3,92 3,85 3,36 1,31 2,02 2,79 -0,90* 1,95 Länsförsäkringar Sverige Indexnära* 2,36 3,24 -2,06 4,19* 3,90 3,18 1,17 1,99 2,75 -0,90* 1,96 SEB Sverige Indexfond* 2,12 3,37 -2,05 4,13* 3,80 3,36 2,37 1,96 2,52 -0,90* 2,05 AMF Aktiefond Sverige** 2,49 3,13 -1,97 3,75 3,81 3,17 1,53 1,85 2,09 -1,00 0,90 Nordea Inst Aktie Sverige** 2,44 3,26 -1,97 3,66 3,77 3,28 1,34 1,87 2,26 -1,21 1,85 Handelsbanken Sverige Index

Criteria*

2,42 3,29 -2,05 3,88 4,02 3,60 1,86 1,68 2,15 -0,97* 1,97 Enter Select Pro*** 2,59 3,23 -2,17 3,87 3,42 3,42 3,21* 1,52 2,68 -1,91 1,96 Enter Sverige Pro** 2,60 3,19 -2,09 3,80 3,71 3,31 2,65* 1,65 2,56 -1,58 1,96 Catella Sverige Hållbart Beta A* 2,38 3,25 -1,91 4,02 3,86 3,27 2,02 1,92 2,32 -0,83* 2,01 Handelsbanken Sverigefond Index* 2,34 3,19 -2,04 4,06 3,85 3,30 1,98 1,90 2,36 -0,92* 1,98 Cliens Sverige A** 2,14 3,26 -1,53 2,16 3,40 2,90 2,57* 1,86 1,50 -1,81 1,63 Handelsbanken Sverigefond SEK** 2,43 3,20 -2,02 4,01 3,86 3,34 2,21* 1,45 2,34 -1,16 1,95 Swedbank Robur exportfond** 2,61 3,41 -2,16 3,52 2,97 3,47 2,57* 2,25 2,72 -1,51 1,97 SEB Hållbarhetsfond Sverige – Lux** 2,38 2,99 -2,17 3,81 3,74 3,32 1,63 1,84 2,06 -0,15 1,93 Länsförsäkringar Sverige Aktiv A** 2,45 3,11 -1,98 4,53* 3,75 3,42 3,37* 1,96 2,45 -1,27 2,16 Carnegie Sverigefond A** 2,52 3,20 -2,14 4,02 3,18 3,44 1,37 2,33 2,42 -1,67 1,84 Spiltan Aktiefond Stabil** 2,93 4,01 -2,01 3,60 3,56 3,24 3,99* 1,72 2,56 -0,18* 2,32 Enter Select A** 2,58 3,21 -2,19 4,03 3,41 3,37 3,12* 1,45 2,65 -1,99 1,94 SIXPRX 7,77 5,71 3,14 4,11 8,72 6,84 2,05 3,10 3,50 -1,06 4,35

Källa: Morningstar (2019), Fondbolagens förening (2019), Riksbanken (2019), samt egna beräkningar. *(Fetmarkerade siffror indikerar Sharpekvoter högre än marknadens.)

*(Passivt förvaltade fonder) **(Aktivt förvaltade fonder) ***(Indexberoende aktivt förvaltade fonder)

I Figur 4 nedan illustreras de genomsnittliga Sharpekvoterna i förhållande till fondernas årliga avgifter. Figuren åskådliggör att det inte ser ut att existera något samband mellan avgifterna och riskjusterade avkastningarna under den valda tidsperioden. Majoriteten av fondernas riskjusterade avkastning har uppgått till mellan 1,6 till 2,2 procent, oavsett hög eller låg avgift. Som det nämndes ovan, kan den större spridningen hos aktiefonder jämfört med indexfonder åskådliggöras. Figur 4 illustrerar tydligare att indexfonderna generellt avkastat högre Sharpekvoter i förhållande till dess låga avgifter. Däremot varierar den riskjusterad avkastningen mer hos aktiefonderna, från det lägsta värdet på 0,9 till det högsta på 2,32 i förhållande till deras höga årliga avgifter. Vilket är en bidragande faktor till att de högre avgifter inte är motiverade. Anmärkningsvärt är att fonden med lägst avgift (Nordnet Superfonden Sverige) har avkastat mer än fonden med högst avgift (Enter Select A), jämför 2,07 med 1,94. Vidare är dock fonden som avkastat mest (Spiltan Aktiefond) den med näst högst avgift. Som tidigare nämndes vet vi dock att Spiltan Aktiefond inte slagit marknadens riskjusterade avkastning.

Figure

Figur  1  –  Capital  Asset  Pricing  Model;  samband  mellan  risk  och  förväntad  avkastning för en portfölj
Figur 2 – Security Market Line; samband mellan risk och förväntad avkastning  för en enskild tillgång
Tabell 1: Valda fonder.  Fondnamn  Årlig  avgift  (kr)  Andel  placerad i  Sverige (%)
Tabell 2: Fondernas procentuella årsavkastning samt geometriskt medelvärde.
+5

References

Related documents

Oavsett den högsta genomsnittliga avkastningen för aktieportföljen så har blandportföljen och hedgeportföljen uppvisat högre sharpekvot och anses ge högre avkastning i relation

I beräkningarna kommer sedan resultatet om vilka fonder som har presterad högst avkastning till tagen risk, och även om det går att finna några samband mellan beteendet av dessa

Under den finansiella krisen såg många pensionssparare över sina fonder och ifrågasatte fondernas avkastning (Oxenstierna, 2012, s.23-27). Fonderna påverkades under

Syfte: Företagens påverkan på samhället kopplat till ansvarsfulla investeringar är inget nytt. De senaste årens ökade kapitalflöden från en bred samling investerare

En aktivt förvaltad fond konstrueras så att de tillgångar förvaltaren handlar skall producera en överavkastning jämfört med ett index. Därmed måste förvaltaren reservera tid

Jensens Alfa är tar även hänsyn till vad den förväntade avkastningen bör vara i förhållande till den systematiska risken, vilket gör det till ett lämpligt mått på

De positiva signifikanta resultaten för CAR under perioden 1985-2005 visar tydliga tecken på att blockförvärv i genomsnitt fungerar som en värdegenererande faktor för

Vi har valt att undersöka detta för att se om det stämmer att det inte går att slå index, eller rättare sagt om aktivt förvaltade fonder kan ge en bättre riskjusterad avkastning